데이터 레이크: 비즈니스를 위한 차세대 데이터 관리 솔루션

데이터 레이크는 비즈니스 사용자가 빅 데이터 문제를 해결하고 새로운 수준의 실시간 분석을 추진하는 데 도움이 될 수 있는 차세대 데이터 관리 솔루션입니다. 확장성이 뛰어난 환경은 매우 많은 양의 데이터를 지원합니다.

데이터 레이크에 저장된 데이터는 계층적 웹 콘텐츠와 같은 반정형 데이터에서 텍스트 문서나 이미지와 같은 완전히 비정형 데이터에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 이러한 유연성은 기업이 원시 데이터에서 완전히 집계된 분석 결과에 이르기까지 무엇이든 업로드할 수 있음을 의미합니다.

고려해야 할 중요한 점은 데이터 레이크가 귀중한 엔터프라이즈 데이터를 저장하고 액세스할 수 있는 단일 플랫폼을 제공한다는 것입니다.

차세대 데이터 관리 솔루션이 무엇인지에 대한 간략한 아이디어가 있을 수 있지만 다음 섹션에서는 데이터 레이크가 무엇인지, 데이터 웨어하우스와 어떻게 다른지, 어떻게 적용되는지 자세히 설명하겠습니다. 비즈니스의 미래에 영향을 미칩니다.

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 원시의 세분화된 형식으로 보관하는 중앙 저장소 리포지토리입니다. 정형, 비정형 또는 반정형 데이터를 저장할 수 있습니다. 즉, 나중에 사용할 수 있도록 데이터를 보다 유연한 형식으로 보관할 수 있습니다.

Pentaho의 CTO인 James Dixon은 기존 데이터 웨어하우스 시스템에 저장된 깨끗하고 처리된 데이터 대신 데이터 레이크에 있는 데이터의 임시 특성을 나타내는 '데이터 레이크'라는 용어를 만들었습니다.

데이터 레이크, 특히 클라우드에 있는 데이터 레이크는 확장이 용이하고 비용이 저렴하며 종종 응용 기계 학습 분석과 함께 사용됩니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 다른 시스템으로 이동할 필요 없이 고유한 방식으로 데이터에 액세스하고 탐색할 수 있습니다.

이제 데이터 레이크가 무엇인지 이해 했으므로 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 비교 분석해 보겠습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 는 모두 빅 데이터의 리포지토리입니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 정형 데이터를 저장하지만 데이터 레이크는 정형 및 비정형 데이터를 저장합니다. 다음은 서로 다른 시나리오에 적합하도록 하는 둘 사이의 몇 가지 기본적인 차이점입니다.

복잡한 사용자 접근 vs 단순한 사용자 접근 : 데이터 레이크 기술 은 저장 전에 단순화된 형태로 구성되지 않기 때문에 다양한 종류의 데이터에 대한 철저한 이해를 가진 전문가가 필요한 경우가 많습니다 .

반면에 데이터 웨어하우스는 잘 정의된 스키마로 인해 기술 사용자는 물론 비기술 사용자도 쉽게 액세스할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 작업을 막 시작한 회원이라도 금방 배울 수 있습니다.

유연성 대 강성: 데이터 레이크 플랫폼 은 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다. 또한 스토리지의 필요성이 증가함에 따라 데이터 레이크 클러스터에서 서버를 확장하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 데이터 웨어하우스의 경우 향후 요구 사항이 변경될 때 이를 수정하는 데 상당한 리소스가 필요합니다.

읽기 시 스키마와 쓰기 시 스키마: 데이터 레이크 기술 에는 데이터를 기본 형식으로 저장하기 위한 사전 정의된 스키마가 없습니다. 데이터 레이크에서 대부분의 데이터 준비는 데이터가 실제로 사용될 때 발생합니다.

반면에 데이터 웨어하우스에서는 스키마가 저장되기 전에 정의되고 구조화됩니다. 또한 대부분의 데이터 준비는 일반적으로 처리 전에 발생합니다.

비즈니스에 데이터 레이크가 필요한 이유는 무엇입니까?

위에서 언급한 것처럼 데이터 레이크 플랫폼 은 읽기 스키마라는 원칙에 따라 작동합니다. 이는 저장 전에 데이터를 맞춰야 하는 사전 정의된 스키마가 없음을 의미합니다. 처리하는 동안 데이터를 읽으면 구문 분석되어 필요에 따라 스키마에 적용됩니다. 이렇게 하면 스키마를 정의하는 데 소요되는 상당한 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터를 모든 형식으로 저장할 수 있습니다.

또한 데이터 레이크는 개체 스토리지를 확장하고 활용할 수 있기 때문에 내구성이 뛰어나고 비용이 저렴합니다. 또한 데이터 과학자 및 분석 전문가가 데이터에 액세스하고, 준비하고, 더 정확하게 더 빠르게 분석할 수 있습니다.

데이터 레이크가 비즈니스에 왜 중요한지 여전히 확신하지 못한다면 아래에 언급된 몇 가지 이점을 고려하십시오.

향상된 고객 상호 작용: 데이터 레이크 기술 은 CRM 플랫폼의 고객 데이터를 소셜 미디어 분석과 결합하여 비즈니스가 고객 이탈의 원인, 가장 수익성이 높은 고객 집단, 충성도를 높이는 프로모션 또는 보상을 이해할 수 있도록 합니다.

더 이상 데이터 사일로가 없음: 일반적으로 대부분의 조직에서 데이터는 중앙 집중식 액세스 관리 없이 다양한 위치에 다양한 방식으로 저장됩니다. 이러한 데이터에 액세스하여 정확하게 분석하는 것은 매우 어렵습니다.

데이터 레이크는 이러한 데이터 사일로를 무너뜨리고 더 빠른 혁신과 의미 있는 통찰력을 위해 필요한 데이터에 원활하게 액세스할 수 있도록 합니다. 중앙 집중식 데이터 레이크는 데이터 중복 및 여러 보안 정책을 제거합니다.

AL/ML을 위한 강력한 기반: 데이터 레이크 형태의 중앙 집중식 리포지토리를 사용하면 여러 데이터 세트를 결합 하여 머신 러닝 모델을 훈련 및 배포하여 데이터 패턴의 예측 분석 및 사용 을 수행할 수 있습니다.

데이터 레이크의 데이터는 개방형 형식으로 저장됩니다. 따라서 다양한 ML/AI 기반 분석 서비스 가 이 데이터를 처리하여 의미 있는 통찰력을 생성 하는 것이 더 쉽습니다 .

데이터 레이크는 최신 기계 학습 및 AI 기반 사용 사례에 중요한 비디오, 오디오 및 문서와 같은 반정형 및 비정형 데이터를 포함하여 모든 유형의 데이터를 짧은 지연 시간으로 처리할 수 있습니다.

품질 데이터: 데이터 레이크의 처리 능력과 사용된 도구로 인해 다양한 부서에서 품질 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이는 데이터 레이크가 대량의 데이터와 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간 의사 결정 분석에 도달하기 때문입니다.

다양성 및 확장성: 기존 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 비교적 저렴한 확장성을 제공합니다. 데이터 레이크는 HDFS 스토리지를 활용하여 증가하는 데이터 양을 처리하는 확장성 도구인 Hadoop을 사용합니다. 또한 다양한 소스의 정형 및 비정형 데이터를 모두 저장하는 데 사용할 수 있으므로 다용도입니다.

[또한 읽기: 비즈니스를 위한 데이터 과학 및 분석에 대한 전체 가이드 ]

다양한 유형의 데이터 레이크는 무엇입니까?

데이터 레이크는 클라우드, 온프레미스 및 Google Cloud 또는 Amazon Web Services와 같은 여러 클라우드 하이퍼스케일러에 상주할 수 있습니다.

지금까지 클라우드 데이터 레이크는 모든 일반적인 데이터 레이크 기능을 제공하지만 완전 관리형 클라우드 서비스에서 가장 널리 사용되는 데이터 레이크 유형입니다.

데이터 관리 시스템 에 사용할 수 있는 이러한 각 데이터 레이크 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다 .

1. 온프레미스 데이터 레이크: 모든 하드웨어, 소프트웨어 및 프로세스를 포함하는 온프레미스 데이터 레이크는 사내 IT 엔지니어링 리소스에 의해 관리됩니다. 이 접근 방식은 자본 지출이 더 많고 더 많은 노력이 필요합니다.

2. 클라우드 데이터 레이크: 클라우드 데이터 레이크에서 온프레미스 인프라는 아웃소싱 됩니다. 클라우드 데이터 레이크는 비정형 데이터와 정형 데이터를 어떤 규모로든 저장할 수 있는 클라우드 호스팅 중앙 리포지토리입니다. 이 접근 방식을 사용하려면 더 많은 운영 비용을 투입해야 하지만, 기업은 비용 효율성과 같은 다른 이점과 함께 더 쉽게 확장할 수 있습니다 .

3. 하이브리드 데이터 레이크: 일부 기업은 온프레미스 데이터 레이크와 클라우드 데이터 레이크를 동시에 유지하기로 선택합니다. 이 상황은 일반적으로 온프레미스에서 클라우드로 마이그레이션 시나리오 중에 나타납니다.

4. 멀티 클라우드 데이터 레이크: 멀티 클라우드 데이터 레이크에서 두 개 이상의 클라우드 제품이 결합됩니다. 예를 들어, 기업은 Azure와 AWS를 모두 사용하여 클라우드 데이터 레이크를 관리하고 유지할 수 있습니다. 이를 위해서는 이러한 서로 다른 플랫폼이 서로 통신할 수 있도록 더 많은 전문 지식이 필요합니다.

데이터 레이크 아키텍처

데이터 레이크에 있는 데이터의 양이 아무리 많아도 이를 효과적으로 활용할 수단이 없으면 거의 소용이 없습니다. 따라서 조직이 데이터에서 최적의 결과를 얻으려면 적절한 데이터 레이크 아키텍처를 구현하는 것이 중요합니다.

데이터 레이크 아키텍처는 일반적으로 다음 계층으로 구성됩니다.

수집 계층: 이 계층은 원시 데이터를 데이터 레이크로 수집합니다. 데이터는 실시간 또는 일괄적으로 수집될 수 있으며 논리적 폴더 구조로 구성됩니다. 수집 계층은 IoT 장치 , 웨어러블 장치 및 소셜 네트워크와 같은 다양한 외부 소스의 데이터를 수용할 수 있습니다 .

증류 계층: 이 계층은 수집 계층에 의해 저장된 데이터를 추가 분석을 위해 구조화된 데이터로 변환합니다. 원시 데이터는 구조화된 데이터 세트로 변환된 다음 테이블이나 파일로 저장됩니다. 이 단계에서 데이터는 비정규화, 정리 및 파생된 다음 형식, 인코딩 및 데이터 유형 측면에서 통일됩니다.

처리 계층: 이 계층은 구조화된 데이터에 대한 사용자 쿼리 및 고급 분석 도구를 실행합니다. 프로세스는 실시간으로 또는 대화식으로 배치로 실행할 수 있습니다. 비즈니스 로직이 이 계층에 적용되고 데이터는 분석 애플리케이션에서 사용됩니다. 이 계층은 신뢰할 수 있음 또는 프로덕션 준비라고도 합니다.

통찰력 계층: 통찰력 계층은 데이터 레이크의 쿼리 인터페이스 또는 출력 인터페이스입니다. SQL 또는 noSQL 쿼리를 사용하여 보고서 또는 대시보드에서 데이터를 요청하고 출력합니다.

통합 운영 계층: 이 계층은 시스템 모니터링 및 워크플로 관리, 감사 및 숙련도 관리를 사용하여 시스템을 관리하는 역할을 합니다.

데이터 레이크 – 사용 사례

데이터 레이크 모델 은 분석 및 인공 지능 의 기반을 제공 하기 때문에 모든 산업 분야의 기업에서 이를 사용하여 수익을 늘리고 비용을 절감하며 위험을 줄이고 있습니다.

의료 : 데이터 레이크는 의료 산업에서 수년 동안 사용되어 왔습니다. 의료 분야에서 실시간 통찰력과 대량의 비정형 데이터가 필요하기 때문에 데이터 레이크를 사용하면 비정형 및 정형 데이터에 액세스할 수 있으므로 의료 회사에 더 적합합니다.

운송: 데이터 레이크는 예측을 할 수 있는 능력으로 인해 통찰력을 얻을 수 있는 훌륭한 소스입니다. 운송 부문에 대해 이야기할 때 예측은 조직이 비용을 절감하고 예측 유지 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사이버 보안: 사이버 보안은 모든 조직이 최소화하거나 제거하려는 주요 과제였습니다. 모든 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨팅 장치는 내부 및 외부 위협에 취약하고 취약합니다. 사기 이메일과 바이러스를 식별하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

이러한 보안 침해를 방지하기 위해 조직은 사전 예방적, 재해 복구 및 비즈니스 연속성 계획을 마련해야 합니다. 데이터 레이크는 기업의 소중한 디지털 자산을 보관할 수 있는 안전한 피난처를 제공합니다.

[또한 읽기: IoT 시대의 사이버 보안을 보장하는 방법 ]

마케팅: 마케팅과 관련하여 데이터 레이크는 인구 통계에서 고객 및 잠재 고객 모두의 선호도에 이르기까지 다양한 출처에서 중요한 정보를 수집하여 초개인화된 마케팅 캠페인을 지원하는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 레이크를 통해 마케터는 실시간으로 데이터를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이는 정보에 입각한 전략적 결정을 내리고 세분화된 캠페인을 구축하기 위해 시기 적절한 정보를 받는 데 도움이 됩니다.

미디어 및 엔터테인먼트: 음악 스트리밍, 라디오 및 팟캐스트 서비스를 제공하는 회사는 추천 시스템을 개선하여 수익을 늘릴 수 있으므로 사용자가 서비스를 더 많이 소비하고 회사는 더 많은 광고를 판매할 수 있습니다.

Appinventiv로 데이터 레이크를 하늘 높이 치솟다

데이터 레이크는 다목적이며 민첩하며 종종 사용 사례를 알 수 없는 비정형 데이터를 포함합니다. 분석 처리 가속화, 데이터 액세스 단순화, 데이터 세트 큐레이팅, 모든 소스에 대한 통합 데이터 카탈로그 제공과 같은 중요한 엔터프라이즈 요구 사항을 지원합니다.

이 모든 작업은 기존 데이터 웨어하우스의 비용과 복잡성을 피하면서 수행됩니다. 또한 데이터 레이크를 사용하면 조직에서 이미 관리되는 데이터를 그대로 둘 수 있으므로 사용하는 도구에 관계없이 모든 데이터 소비자에게 빠르게 액세스할 수 있습니다.

Appinventiv에서 당사 전문가는 엔터프라이즈 수준의 데이터 레이크 솔루션을 제공하여 데이터 사일로를 비즈니스 전반에서 원시 데이터를 수집, 저장 및 관리할 수 있는 민첩하고 확장 가능한 플랫폼으로 대체하여 분석을 준비할 수 있도록 합니다.

데이터 레이크 또는 데이터 분석 서비스 에 대한 추가 질문이 있는 경우 전체 프로세스를 안내하고 동급 최고의 데이터 레이크 및 데이터 관리 솔루션 을 제공할 전문가에게 문의하십시오 . 우리와 이야기!